[Rust] Rust大模型调用实战：Burn与Candle框架选型深度对比

Burn框架近期已迭代至0.20.0版本，其CPU后端性能获得了显著提升，尤其在算子融合与执行调度方面。然而，在真实的工程项目中，不同的技术实现方案对最终的性能表现、代码可维护性以及落地成本依然会产生巨大影响。因此，本文将基于当前最新版本的Burn（0.20.0）与Candle，从工程实践的角度，重新剖析两者在调用大模型场景下的核心差异，并提供选型参考。

一、Burn 与 Candle 是什么？

Burn：Rust 原生的深度学习框架

Burn的定位非常清晰：用Rust从零开始构建一个完整、可训练、可扩展的深度学习框架。

其核心特征包括：

• Rust原生API：并非Python绑定的外壳，提供纯粹的Rust开发体验。
• 支持训练与推理：覆盖模型开发的全生命周期。
• 强类型与强抽象：利用Rust的类型系统保障安全性与模块化。
• 多后端支持：兼容CPU、CUDA及WGPU等计算后端。
• 面向长期生态建设：旨在打造可持续的Rust AI开发生态。

你可以将其视为Rust生态中的PyTorch或TensorFlow。

Candle：为高性能推理而生

Candle由Hugging Face团队主导开发，其目标极具工程化色彩：用Rust高效地加载并运行现有的大模型（特别是Hugging Face生态中的模型）。

其主要特点有：

• 推理优先：设计初衷即是为了高性能模型推理。
• 抽象层极薄：更接近底层硬件操作，控制力强。
• 原生支持 safetensors：无缝对接主流模型格式。
• 快速支持主流LLM：如LLaMA、Mistral、Qwen等，开箱即用。

可以将其理解为专为大模型打造的Rust版高性能推理运行时。

二、设计理念的本质差异

维度	Burn	Candle
核心目标	通用深度学习框架	高性能模型推理
是否支持训练	是	否
抽象层级	高	低
即用性	中等	极强
工程导向	长期系统建设	快速落地验证

两者最本质的区别在于：Burn旨在构建一个完整的体系，而Candle则专注于解决当下的实际问题。

三、大模型调用场景下的能力对比

1. 模型与生态支持

Candle

• 原生支持Hugging Face模型仓库。
• 将safetensors格式作为一等公民支持。
• 提供了大量现成的人工智能模型调用示例。

Burn

• 更侧重于用户自定义模型结构。
• 加载现成的LLM需要进行额外的适配工作。
• 其核心目标并非与HF生态即插即用。

工程结论：若你的目标是快速加载并使用现成的大模型，Candle无疑更加省时省力。

2. 性能与实现方式差异

• Candle的算子直接映射到底层实现，执行路径短，性能行为更加可预测，尤其在CPU推理和轻量级GPU场景下表现出色。
• Burn在0.20.0版本之后，其CPU后端性能获得了显著提升，算子调度与执行效率更优，在“框架式推理”场景下与Candle的差距正在缩小。

然而，在纯粹的推理工程项目中需要牢记：抽象层越多，后续进行性能调优和问题定位的复杂度与成本通常也越高。

四、代码级对比

Burn（框架化写法）

#[derive(Module, Debug)]
pub struct SimpleModel {
    linear: Linear<Backend>,
}

impl SimpleModel {
    pub fn forward(&self, x: Tensor<2>) -> Tensor<2> {
        self.linear.forward(x)
    }
}

特点：模型结构定义清晰，强类型保障安全，非常适合需要长期维护和迭代的训练项目或复杂系统。

Candle（推理导向写法）

let output = input.matmul(&weight)?.broadcast_add(&bias)?;

以及加载大模型：

let vb = VarBuilder::from_safetensors(
    &["model.safetensors"],
    DType::F16,
    &device,
)?;
let model = Llama::load(vb, &config)?;

特点：代码直接、简洁，易于调试，对推理任务的工程化支持非常友好。

五、优缺点总结（工程视角）

Burn

优点

• 提供完整的训练与推理体系。
• 架构清晰，适合构建复杂、长期的项目。
• 0.20.0版本后CPU性能提升明显，值得重新评估。
• 长期来看生态潜力巨大。

缺点

• 在“加载即用”的推理场景下便利性一般。
• 抽象层次较多，有一定学习成本。
• 工程快速落地的初始成本相对较高。

Candle

优点

• 大模型推理的开发者体验极佳，几乎是最快路径。
• 性能稳定，行为可控，调试直观。
• 部署简单，依赖清晰。
• 对追求效率的工程团队非常友好。

缺点

• 不支持模型训练。
• 在需要高度模块化和抽象的大规模系统中，可能显得“过于原始”。

六、工程选型建议

• 专注推理服务、CLI工具或Agent后端：优先选择 Candle，它能让你以最小代价获得最佳推理性能。
• 需要训练与推理一体化的长期平台或产品：Burn 是更合理的选择，其完整的框架能力能为未来扩展奠定基础。
• 重点关注CPU推理，但又希望采用框架化设计：Burn 0.20.0 版本值得你重新进行一次全面的评估。

七、总结

简单来说，Candle更像一个“让模型高效跑起来的工具”，而Burn则更像“为Rust AI生态打基础的框架”。

在实际的工程实践中，两者并非非此即彼的对立关系，更多时候是一种阶段性的互补。根据项目当前的核心诉求（快速验证 vs 长期建设）和团队的技术栈规划，做出最适合的选择才是关键。希望这篇对比分析能帮助你在云栈社区的探索道路上，更好地进行技术决策。